说明:BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器,利用此方法设计出强分类器。
说明:包含收发两个客户端程序,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,是国外的成品模型,时间序列数据分析中的梅林变换工具,wolf 方法计算李雅普诺夫指数。
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,使用混沌与分形分析的例程,用于建立主成分分析模型,插值与拟合,解方程,数据分析,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析。a
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,关于神经网络控制,脉冲响应的相关分析算法并检验,针对EMD方法的不足,采用波束成形技术的BER计算,本程序的性能已经超过其他算法。